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本發(fā)明公開了一種評(píng)價(jià)降相關(guān)算法效果的方法，首先通過對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長度缺陷。其次，對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣，再對(duì)其進(jìn)行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長 度缺陷，計(jì)算方法簡單且顧及了矩陣維數(shù)。最后，降相關(guān)前的長度缺陷和降相關(guān)后的長度缺陷進(jìn)行做差，得 到的數(shù)值越大，表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評(píng)價(jià)降相關(guān)效果，同時(shí)長度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問題，且計(jì)算簡單，克服了耗時(shí)等問題。從而有效的提高了評(píng)價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。 

本發(fā)明公開了一種六自由度串聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)反解的求解方法， 該方法包括:讀入連桿參數(shù)建立機(jī)器人連桿坐標(biāo)系模型;已知連桿末 端關(guān)節(jié)位置，建立關(guān)節(jié)位置約束方程;根據(jù)各關(guān)節(jié)位置約束方程，確 定各關(guān)節(jié)位置;建立機(jī)器人各關(guān)節(jié)坐標(biāo)系的姿態(tài)約束方程;將之前求 得的關(guān)節(jié)位置坐標(biāo)解分別代入姿態(tài)約束方程中，根據(jù)姿態(tài)約束方程， 求解各組關(guān)節(jié)變量中間值;對(duì)關(guān)節(jié)變量中間值進(jìn)行分析處理，選取最 佳關(guān)節(jié)變量解。本發(fā)明采用空間幾何理論將機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)反解中位置 和姿態(tài)進(jìn)行分離求解，大大降低了幾何法運(yùn)動(dòng)學(xué)反解運(yùn)算的復(fù)雜性， 并能夠應(yīng)用于

本發(fā)明公開了一種基于二分法的機(jī)床加工穩(wěn)定性邊界快速求解 方法，包括如下步驟:預(yù)設(shè)參數(shù)平面、判穩(wěn)函數(shù)和迭代次數(shù)，對(duì)參數(shù)平面進(jìn)行初步劃分;利用二維二分法將每個(gè)網(wǎng)格再次劃分為更小的子 網(wǎng)格;在每個(gè)子網(wǎng)格的頂點(diǎn)利用數(shù)值積分法求解判穩(wěn)函數(shù)的函數(shù)值， 判斷子網(wǎng)格是否為包含網(wǎng)格;將非包含網(wǎng)格再次劃分并判斷，若仍為 非包含網(wǎng)格，則結(jié)束，否則，獲得新包含網(wǎng)格;利用二維二分法將獲 得的所有包含網(wǎng)格劃分為更小的子網(wǎng)格;重復(fù)進(jìn)行判斷及劃分，逐步 逼近 f(x)曲線，直至達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù);=

本實(shí)用新型公開了一種基于PID算法控制的電磁直立車，包括車體，所述車體頂部設(shè)有藍(lán)牙模塊，所述藍(lán)牙模塊電性連接PCB控制電路板，所述PCB控制電路板設(shè)置在所述車體內(nèi)部，且所述PCB控制電路板上設(shè)有PID控制器，所述PID控制器的一側(cè)電性連接陀螺儀，所述陀螺儀一側(cè)設(shè)有加速度傳感器，所述加速度傳感器電性連接所述PID控制器，所述PID控制器電性連接驅(qū)動(dòng)電機(jī)，所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)設(shè)置在所述車體內(nèi)腔的底部，且所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)設(shè)有兩個(gè)，兩個(gè)所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)軸分別朝向相反的方向，所述旋轉(zhuǎn)軸上連接行駛輪，本實(shí)用新型簡化直立車

切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。

本發(fā)明的涉及一種對(duì)圖像中矩形進(jìn)行檢測的方法。本發(fā)明旨在 尋找圖像中矩形的最佳四個(gè)頂點(diǎn)集合，首先對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲 得由圖像中所有邊緣點(diǎn)組成的集合即邊緣空間，然后用四個(gè)邊緣點(diǎn)表 示一個(gè)矩形個(gè)體，簡稱為個(gè)體，通過計(jì)算四個(gè)邊緣點(diǎn)之間連線的存在 性和夾角接近直角的程度來計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度，選擇適用度高的個(gè)體 進(jìn)行交叉和變異操作來產(chǎn)生新一代的個(gè)體。通過多次選擇、交叉和變 異操作最終找到組成矩形四個(gè)頂點(diǎn)的最佳集合。該方法基于遺

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁致癌性預(yù)測結(jié)果頁相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個(gè)候選抑制劑 3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于門限的低復(fù)雜度MPA算法， 該算法通過設(shè)置置信度門限來及時(shí)對(duì)可靠的碼字進(jìn)行譯碼，或?qū)Πl(fā)送概率極低的碼字進(jìn)行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復(fù)雜度。

本發(fā)明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對(duì)高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對(duì)模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對(duì)矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。